Hadoop 是一个用于分布式存储和处理大规模数据的框架。它主要由两个核心组件组成：
1. **HDFS (Hadoop Distributed File System)**：分布式文件系统，用于存储数据。
2. **MapReduce**：分布式计算框架，用于处理数据。

以下是一个简单的 Hadoop MapReduce 示例，使用 Java 编写。

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### **1. 环境准备**
确保你已经安装了以下工具：
- JDK 8+
- Hadoop（建议使用 Hadoop 3.x）
- Maven

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### **2. 创建 Maven 项目**
在 `pom.xml` 中添加 Hadoop 依赖：
```xml
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-core</artifactId>
        <version>1.2.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-common</artifactId>
        <version>3.3.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
        <version>3.3.1</version>
    </dependency>
</dependencies>
```

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### **3. 编写 MapReduce 程序**
假设我们要统计文本文件中每个单词的出现次数。

#### **3.1 Mapper 类**
```java
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class WordCountMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
        while (itr.hasMoreTokens()) {
            word.set(itr.nextToken());
            context.write(word, one);
        }
    }
}
```

#### **3.2 Reducer 类**
```java
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        result.set(sum);
        context.write(key, result);
    }
}
```

#### **3.3 Driver 类**
```java
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class WordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}
```

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### **4. 打包和运行**
1. 使用 Maven 打包项目：
   ```bash
   mvn clean package
   ```
2. 将生成的 JAR 文件上传到 Hadoop 集群。
3. 准备输入文件并上传到 HDFS：
   ```bash
   hdfs dfs -put input.txt /user/hadoop/input
   ```
4. 运行 MapReduce 作业：
   ```bash
   hadoop jar wordcount.jar WordCount /user/hadoop/input /user/hadoop/output
   ```
5. 查看输出结果：
   ```bash
   hdfs dfs -cat /user/hadoop/output/part-r-00000
   ```

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### **5. 示例输出**
假设输入文件 `input.txt` 内容如下：
```
Hello World
Hello Hadoop
Hello MapReduce
```

输出结果：
```
Hello   3
Hadoop  1
MapReduce 1
World   1
```

---

### **6. 总结**
- **Mapper**：将输入数据拆分为键值对。
- **Reducer**：对 Mapper 输出的键值对进行聚合。
- **Driver**：配置和提交 MapReduce 作业。

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### **7. 扩展**
- **Combiner**：在 Mapper 和 Reducer 之间进行局部聚合，减少数据传输量。
- **自定义分区**：控制键值对的分发方式。
- **自定义输入/输出格式**：处理非文本数据。

希望这个示例对你有帮助！